Servicios de consultoría en análisis predictivo

Nuestros servicios de análisis predictivo de datos te ayudan a prever la demanda y los ingresos, anticipar riesgos y planificar con mayor confianza. Así podrás hacerte una idea más clara de lo que cabe esperar en los próximos meses y de en qué aspectos tus planes actuales podrían necesitar ajustes.

10+

años de experiencia en análisis de datos

120+

Proyectos de inteligencia artificial y análisis de datos completados

120+

expertos en datos e inteligencia artificial

Servicios

Soluciones

Beneficios

Experiencia

Proceso

Nuestro enfoque

Industrias

Qué es el análisis predictivo

El análisis predictivo es una forma de análisis empresarial avanzado que utiliza datos, métodos estadísticos y modelos de aprendizaje automático para estimar lo que es probable que ocurra a continuación. Analiza datos históricos y actuales para identificar patrones y, a continuación, aplica dichos patrones para predecir acontecimientos como cambios en la demanda, pérdida de clientes, riesgos de fraude o fallos en los equipos.

Datos históricos y actuales
¿Qué pasó antes y qué está pasando ahora?
Análisis de modelos
¿Qué ve el modelo?
Predicción
¿Qué es lo más probable que ocurra a continuación?
Acción
¿Qué hace la empresa al respecto?

Nuestros servicios de análisis predictivo

Consultoría
Desarrollo de software a medida
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático
Integración del sistema
Implementación de la plataforma
Mantenimiento y asistencia

Asesoramiento en análisis predictivo

Nuestros consultores analizan tus objetivos empresariales, los datos disponibles y la configuración actual de los sistemas de análisis. Te ayudamos a elegir los casos de uso adecuados, a definir los datos necesarios y a planificar cómo desarrollar y utilizar la solución.

Evaluación de casos de uso
Revisión de los datos y sistemas existentes
Hoja de ruta

Desarrollo de software de análisis predictivo

En Innowise, desarrollamos software de análisis predictivo a medida que ayuda a su empresa a analizar el rendimiento empresarial, prever resultados futuros e identificar posibles riesgos. Nuestros ingenieros conectan fuentes de datos fiables, crean capacidades predictivas, integran paneles de control para facilitar el análisis de los resultados e integran la solución con otros sistemas en uso.

Herramienta personalizada de análisis predictivo
Modelos de previsión y predicción entrenados
Cuadros de mando, API e integraciones de sistemas

Desarrollo de modelos de aprendizaje automático

Nuestros científicos de datos utilizan tus datos para diseñar, entrenar y validar modelos de aprendizaje automático destinados a tareas como la previsión de la demanda, la predicción de fraudes, la puntuación de riesgos y el mantenimiento predictivo.

Modelo de aprendizaje automático entrenado y validado
Informe sobre el rendimiento del modelo
Documentación del modelo y paquete de implementación

Consulta nuestros servicios de desarrollo de aprendizaje automático

Integración del análisis predictivo

Los ingenieros de Innowise integran soluciones de análisis predictivo con los sistemas que ya utilizan tus equipos, entre los que se incluyen ERP, CRM, BI, plataformas de datos y plataformas de IoT. De este modo, sus empleados pueden consultar la información dentro de sus flujos de trabajo actuales sin tener que cambiar a nuevos sistemas.

Solución de análisis predictivo conectado
API y flujos de datos
Integraciones con sistemas ERP, CRM, BI o sistemas operativos

Implementación de herramientas de análisis predictivo

Nuestro equipo te ayuda a seleccionar e instalar el software de análisis predictivo adecuado, adaptado a tus datos, procesos empresariales y IT. Configuramos la plataforma, integramos las fuentes de datos necesarias y preparamos modelos y flujos de trabajo para su uso diario.

Plataforma de análisis predictivo configurada
Fuentes de datos conectadas
Modelos y flujos de trabajo listos para usar

Mantenimiento y asistencia técnica para el análisis predictivo

Tras la implementación, nuestro equipo supervisa la solución de análisis predictivo, evalúa su eficacia y actualiza los modelos a medida que se dispone de nuevos datos. Nos encargamos del mantenimiento de los flujos de datos, las integraciones y la configuración de la plataforma para que la solución siga siendo relevante y ofrezca resultados precisos a lo largo del tiempo.

Seguimiento y reentrenamiento de modelos
Soporte para flujos de datos e integración
Comprobaciones de rendimiento y precisión

Asesoramiento en análisis predictivo

Evaluación de casos de uso
Revisión de los datos y sistemas existentes
Hoja de ruta

Desarrollo de software de análisis predictivo

Herramienta personalizada de análisis predictivo
Modelos de previsión y predicción entrenados
Cuadros de mando, API e integraciones de sistemas

Desarrollo de modelos de aprendizaje automático

Modelo de aprendizaje automático entrenado y validado
Informe sobre el rendimiento del modelo
Documentación del modelo y paquete de implementación

Consulta nuestros servicios de desarrollo de aprendizaje automático

Integración del análisis predictivo

Solución de análisis predictivo conectado
API y flujos de datos
Integraciones con sistemas ERP, CRM, BI o sistemas operativos

Implementación de herramientas de análisis predictivo

Plataforma de análisis predictivo configurada
Fuentes de datos conectadas
Modelos y flujos de trabajo listos para usar

Mantenimiento y asistencia técnica para el análisis predictivo

Seguimiento y reentrenamiento de modelos
Soporte para flujos de datos e integración
Comprobaciones de rendimiento y precisión

Soluciones de análisis predictivo que desarrollamos

Previsión de la demanda

Prever la demanda basándose en el historial de ventas, la estacionalidad, las señales del mercado y otros datos. Estas previsiones pueden utilizarse para planificar mejor el stock, las compras, la dotación de personal y la producción.

Previsión de ventas e ingresos

Realiza previsiones de ventas e ingresos futuros por productos, regiones o segmentos de clientes para ayudar a tus equipos a planificar objetivos, presupuestos y recursos con una visión clara de lo que cabe esperar.

Predicción de la pérdida de clientes

Identifica a los clientes con riesgo de baja y comprende las causas que lo motivan para perfeccionar tu estrategia de retención y adoptar medidas preventivas.

Motores de recomendación

Sugiere productos, servicios o contenidos en función del comportamiento, las preferencias y las interacciones anteriores de los clientes. Las ofertas personalizadas aumentan la participación, las tasas de conversión y las oportunidades de venta cruzada.

Predicción del comportamiento de los clientes

Prevé la próxima acción probable del cliente, como realizar una compra, responder a una oferta o perder actividad, para planificar la acción de ventas o marketing adecuada.

Precios dinámicos

Utiliza la demanda, el comportamiento de compra, las condiciones del mercado y otros datos relevantes para ajustar los precios y las promociones en función de la respuesta prevista de los clientes.

Detección de fraudes y anomalías

Detectar transacciones, comportamientos o patrones de datos inusuales para señalar posibles casos de fraude o problemas operativos y reducir las pérdidas potenciales.

Evaluación y predicción de riesgos

Evalúa la probabilidad de impagos, reclamaciones, quiebras de proveedores u otros riesgos empresariales para priorizar las revisiones y centrar la atención en lo que más importa.

Mantenimiento predictivo

Predice las averías de los equipos utilizando los datos de los sensores, el historial de mantenimiento y las condiciones de funcionamiento para evitar fallos, programar las revisiones y reducir los costes de mantenimiento.

Deja de basarte en lo que ya sabes a posteriori

Casos de éxito

Todos los casos prácticos

Creación de una plataforma analítica para mejorar la toma de decisiones

Hemos desarrollado una plataforma analítica basada en un modelo de lenguaje grande (LLM) capaz de analizar los datos internos de la empresa y generar respuestas a preguntas a partir de esa información.

Ver caso práctico

Development of an analytical platform using the existing large language models..

Salud

Desarrollo de una plataforma de gestión de datos para la medicina de precisión

Innowise ha mejorado una plataforma avanzada de gestión de datos para el diagnóstico en medicina de precisión, agilizando el análisis de diversos conjuntos de datos sanitarios.

Ver caso práctico

Precision medicine data management platform..

Banca

Desarrollo de un repositorio para la gestión de datos bancarios

Hemos desarrollado un repositorio centralizado para almacenar, procesar y proteger grandes volúmenes de datos relacionados con clientes corporativos, cuentas y transacciones.

Ver caso práctico

Data management repository for banking..

Salud

Actualización del software de investigación médica

Hemos actualizado un software de investigación médica multifuncional para un proveedor de ontologías, incorporando una función de búsqueda basada en inteligencia artificial, paneles de control personalizados y la integración de ontologías.

60% reducción del tratamiento manual de datos

Ver caso práctico

FinTech

Optimización de la plataforma de análisis para la banca de inversión

Hemos mejorado la aplicación de análisis de banca de inversión del cliente: hemos integrado servicios de terceros, automatizado la generación de informes y puesto en marcha herramientas de análisis.

5 meses para lanzar nuevas funciones

Ver caso práctico

Advanced modules for investment analytics software..

Salud

Rediseño y reconstrucción de la página web de MedSpa Network

Innowise rediseñó la página web de MedSpa Network en WordPress, lo que permitió a su equipo gestionar las actualizaciones diarias de los contenidos.

2 meses desde el inicio hasta el lanzamiento

3-5 clientes potenciales por semana, frente a 1 al mes

Ver caso práctico

Opinión de un cliente

Ver caso práctico

Opinión de un cliente

MedSpa Network website redesign and rebuild.

Bot de IA para la campaña de marketing del TBC Bank

Innowise ha creado un bot bilingüe para Telegram que genera selfies generados por IA con el embajador de marca de TBC Bank, una estrella del fútbol.

3,000 usuarios activos

2 idiomas disponibles

Ver caso práctico

Opinión de un cliente

Ver caso práctico

Opinión de un cliente

E-commerce

Definición de la estrategia de producto para la plataforma de préstamos en bitcoins de Bitlendex

Innowise llevó a cabo una fase de análisis inicial para Bitlendex, ayudando al cliente a transformar un concepto de producto en fase inicial en un modelo de negocio validado y un MVP claramente definido.

1 mes para una fase de investigación exhaustiva

Ver caso práctico

Defining the product strategy for Bitlendex’s bitcoin lending platform.

01 / 01

Ventajas empresariales del análisis predictivo

01/04

Mejor toma de decisiones

El análisis predictivo ayuda a los directivos a estimar los resultados probables antes de destinar recursos, lo que les proporciona más datos para respaldar sus decisiones de planificación e inversión.

02/04

Mayor eficacia operativa

Gracias al análisis predictivo, las organizaciones pueden planificar sus recursos en función de la demanda prevista, en lugar de reaccionar una vez que cambian las cargas de trabajo. Esto ayuda a los equipos a gestionar el personal y a utilizar las existencias, los equipos y los presupuestos de forma más inteligente, con menos escaseces, retrasos o desperdicio de recursos.

03/04

Detección precoz de riesgos

El análisis predictivo detecta actividades y patrones inusuales relacionados con problemas anteriores, lo que ayuda a los equipos a detectar antes el fraude, la pérdida de clientes, los problemas con los equipos y otros riesgos, y a tomar medidas antes de que el impacto se agrave.

04/04

Crecimiento de los ingresos y la rentabilidad

Las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para identificar en qué ámbitos es más probable que crezcan las ventas y en cuáles podrían aumentar los costes. Esto permite a los equipos ajustar los precios, dar prioridad a las oportunidades más prometedoras, planificar la demanda con mayor precisión y reducir el exceso de existencias o los gastos innecesarios.

Mejor toma de decisiones

Mayor eficacia operativa

Detección precoz de riesgos

Crecimiento de los ingresos y la rentabilidad

Por qué elegir Innowise

Innowise ofrece una combinación de más de 10 años de experiencia en análisis de datos, más de 120 especialistas en datos e inteligencia artificial y un historial de más de 120 proyectos de inteligencia artificial y análisis completados. Nuestra experiencia abarca los sectores financiero, sanitario, manufacturero, minorista, logístico, de las telecomunicaciones y otros, y está respaldada por normas de calidad y seguridad reconocidas, como la ISO 9001 y la ISO/IEC 27001. También colaboramos con Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, IBM, Databricks, SAP, Salesforce y otros proveedores tecnológicos líderes. Puede contar con nosotros en cualquier fase, tanto si aún está definiendo el caso de uso, validando la idea con una demostración de viabilidad (PoC), desarrollando la solución o prestando soporte tras su lanzamiento.

"Global Business Awards 2026 hosted by Corporate Vision ".

Stevie® Awards for Technology Excellence.

Technology Innovator Awards 2026 hosted by Corporate Vision.

Technology Awards by Business Awards UK.

Nuestro proceso de implementación del análisis predictivo

En Innowise, contamos con un proceso contrastado para los servicios de análisis predictivo de datos, pero nunca lo consideramos un conjunto rígido de pasos. Cada proyecto tiene sus propios requisitos, y adaptamos nuestro enfoque en consecuencia.

Análisis de los requisitos empresariales

Nuestros analistas y responsables definen qué debe detectar y predecir la solución, quién utilizará los resultados y qué decisiones empresariales deben ayudar a mejorar esas predicciones.

Evaluación de datos

Los ingenieros de datos de Innowise analizan los datos disponibles, su calidad, volumen y relevancia, y comprueban si hay suficientes datos históricos para respaldar predicciones fiables.

PoC / validación de la viabilidad

Nuestro equipo prueba primero la idea a pequeña escala para comprobar si los datos disponibles permiten obtener predicciones útiles antes de pasar a la fase de desarrollo a gran escala.

Arquitectura y selección de tecnologías

Seleccionamos la arquitectura, la plataforma de datos, las herramientas de aprendizaje automático y los servicios en la nube que mejor se adaptan a tus sistemas actuales, a tus requisitos de seguridad y a la escala prevista.

Desarrollo y validación de modelos

Los ingenieros desarrollan y entrenan el modelo predictivo y, a continuación, comprueban su precisión comparándolo con casos reales de la empresa y con los indicadores de rendimiento acordados.

Desarrollo e integración de soluciones

Desarrollamos la solución de análisis predictivo y la integramos con los sistemas, las fuentes de datos y las herramientas empresariales existentes.

Despliegue

El equipo implementa la solución en el entorno de producción, comprueba que funcione con datos reales y con los sistemas conectados, y la prepara para su uso habitual en la empresa.

Seguimiento, reciclaje profesional y apoyo

Realizamos un seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo, reentrenamos el modelo cuando los nuevos datos afectan a la calidad de las predicciones y adaptamos la solución a medida que cambian las condiciones empresariales o los sistemas de origen.

Cómo garantizamos la fiabilidad del análisis predictivo

Calidad de los datos

Nuestro equipo valida, depura y prepara los datos antes de que lleguen al modelo. Las comprobaciones de coherencia ayudan a identificar lagunas, duplicados e incoherencias que podrían afectar a la calidad de las predicciones.

Seguridad de los datos

El cifrado y los controles de acceso protegen los datos confidenciales y limitan el acceso a los usuarios autorizados.

Precisión del modelo

Nuestros especialistas validan los modelos comparándolos con los indicadores técnicos y empresariales acordados, con el fin de confirmar que las predicciones son lo suficientemente precisas como para respaldar las decisiones a las que dan lugar.

Supervisión de modelos

El seguimiento periódico del rendimiento del modelo, la deriva de los datos y el deterioro del modelo ayuda a detectar a tiempo los cambios que puedan afectar a la calidad de las predicciones.

Reentrenamiento del modelo

A medida que se dispone de nuevos datos, nuestros especialistas vuelven a entrenar y actualizan los modelos para tener en cuenta los cambios en las tendencias y las condiciones del mercado.

Cumplimiento normativo y gobernanza

Nuestro enfoque tiene en cuenta los requisitos normativos pertinentes, y el control de versiones y la documentación permiten realizar un seguimiento de los cambios en los modelos.

Tus datos ya contienen pistas sobre resultados futuros

Te ayudamos a descubrir esos patrones y a utilizarlos para planificar con antelación, detectar los riesgos antes y tomar decisiones fundamentadas.

Las opiniones de nuestros clientes

Todos los testimonios (66)

Sinceramente, quedé muy satisfecho con su trabajo. Ahora el cliente puede completar en segundos una tarea que antes le llevaba entre 10 y 15 minutos. El proyecto ha supuesto un ahorro económico y de tiempo, e Innowise proporcionó una amplia gama de conocimientos tecnológicos a lo largo de todo el compromiso.

Pierre Sipidin

CEO, PS CONSULT SARL

5.0

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Trabajar con Innowise ha sido una experiencia extraordinaria de principio a fin. Contratamos a su equipo para desarrollar una plataforma robusta, escalable y fácil de usar que permitiera la captura de datos, el filtrado avanzado y la generación de informes sin complicaciones.

Harry Maitland

Director general de Vendi Tech

5.0

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A lo largo de los años, Innowise ha demostrado ser un socio fiable a largo plazo. La coherencia y calidad de los servicios prestados han contribuido significativamente al éxito de nuestras iniciativas conjuntas.

Dr. Felix Berthelmann

Director General, Digital Science GmbH

5.0

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Pila tecnológica

IA y aprendizaje automático

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Tratamiento y análisis de datos

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integración y coordinación de datos

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Almacenamiento de datos

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Plataformas en cloud

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI y visualización

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

SageMaker Pipelines

Azure ML Pipelines

Pipelines de Vertex AI

Gobernanza y seguridad de los datos

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

IA y aprendizaje automático

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Tratamiento y análisis de datos

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integración y coordinación de datos

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Almacenamiento de datos

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Plataformas en cloud

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI y visualización

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

SageMaker Pipelines

Azure ML Pipelines

Pipelines de Vertex AI

Gobernanza y seguridad de los datos

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

Una cosa que he aprendido sobre el análisis predictivo a lo largo de los años es que las previsiones rara vez logran mantener una precisión constante durante mucho tiempo. Los clientes, los precios, la demanda, los procesos empresariales y las condiciones externas cambian, y lo mismo ocurre con los patrones de los datos. Por eso consideramos los modelos predictivos como sistemas vivos que requieren una supervisión constante y actualizaciones periódicas.

Philip Tikhanovich

Responsable de los departamentos de Big Data, IA, aprendizaje automático y ciencia de datos

Industrias a las que servimos

Marketing
Finanzas
E-commerce
Fabricación
Salud
Logística
Telecom
Energía
Inmobiliario

Marketing

El análisis predictivo permite a los equipos de marketing anticipar las reacciones de los clientes antes de que se lancen las campañas y las ofertas. Los modelos pueden utilizar datos de comportamiento, transaccionales y de interacción para identificar públicos prometedores y anticipar las acciones futuras de los clientes.

Mejor segmentación del público
Una asignación más inteligente del presupuesto de campaña
Identificación más temprana de las oportunidades de pérdida de clientes y de conversión

Marketing team analyzes AI-driven campaign metrics to optimize targeting and engagement in real time.

Finanzas

Las entidades financieras pueden utilizar el análisis predictivo para evaluar el riesgo crediticio, detectar actividades sospechosas, prever el flujo de caja y anticiparse a los cambios en el comportamiento de los clientes. Esta información les ayuda a ajustar sus decisiones antes de que los resultados financieros se vean afectados.

Menores pérdidas por crédito y fraude
Una planificación financiera más precisa
Mejor gestión de la cartera y de los riesgos

AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments.

E-commerce

Las tiendas online pueden utilizar el historial de ventas, el comportamiento de navegación, los patrones de compra y las tendencias estacionales para prever la demanda de productos, predecir las intenciones de los clientes e identificar cambios en el comportamiento de compra.

Recomendaciones de productos más relevantes
Mejores decisiones sobre el surtido
Mayores índices de fidelización y de compras recurrentes

Online clothing store with secure payment input via laptop interface.

Fabricación

Los datos de producción pueden revelar indicios tempranos de averías en los equipos, retrasos o problemas de calidad. Los modelos predictivos utilizan estas señales para identificar dónde es probable que se produzcan los problemas.

Menos paradas inesperadas en la producción
Una mejor planificación del mantenimiento
Menos productos defectuosos

Automated assembly line uses AI-driven robotics for agile, data-powered production and quality control.

Salud

El análisis predictivo puede ayudar a los médicos y a los profesionales sanitarios a identificar a los pacientes con mayor riesgo de reingreso o de empeoramiento de su estado, así como a prever la demanda de camas, personal y servicios.

Intervención precoz en pacientes de alto riesgo
Una mejor dotación de personal y asignación de recursos
Decisiones más fundamentadas sobre el tratamiento y el seguimiento

Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup.

Logística

Los retrasos, los cambios en la demanda, el tráfico y las limitaciones de capacidad influyen en el rendimiento de las entregas. El análisis predictivo ayuda a los equipos de logística a anticiparse a estos cambios antes de que afecten a los horarios de entrega.

Rutas que se ven menos afectadas por los retrasos
La capacidad de la flota se ajustó mejor a la demanda
Menores costes derivados de vehículos inactivos, franjas horarias no aprovechadas y entregas retrasadas

Smart supply chain powered by automation, analytics, and real-time visibility.

Telecom

El análisis predictivo puede ayudar a los proveedores de telecomunicaciones a estimar el riesgo de pérdida de clientes, prever la carga de la red y detectar problemas en el servicio antes de que se extiendan entre la base de clientes.

Campañas de retención dirigidas a los clientes con mayor riesgo de baja
Se da prioridad a las mejoras de la red en aquellos lugares donde se prevé un aumento de la demanda
Se abordan los problemas de servicio antes de que provoquen un aumento repentino de las quejas de los clientes

Telecom tower with smart sensors powers next-gen connectivity, enabling 5G and IoT networks.

Energía

Mediante herramientas de análisis predictivo, las empresas del sector energético prevén el consumo, la generación, el rendimiento de los equipos y las variaciones de precios.

Menos diferencias entre la oferta y la demanda
Menos tiempo de inactividad debido a averías en los equipos
Una mejor planificación de la compra y la producción de energía

Smart energy grids and IoT-enabled wind turbines power data-driven, sustainable energy management.

Inmobiliario

Las herramientas avanzadas permiten a las empresas inmobiliarias realizar previsiones sobre los precios de los inmuebles, la demanda de alquiler, la ocupación y la actividad del mercado a partir de datos históricos y actuales, lo que ofrece una visión clara de la evolución del mercado.

Decisiones sobre precios basadas en los cambios previstos en el mercado
Decisiones de inversión fundamentadas
Menos viviendas permanecen vacías durante largos periodos de tiempo

Digital real estate solutions enable automated smart home access, remote management, and secure transactions.

FAQ

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo utiliza patrones de datos para estimar resultados futuros y apoyar la planificación empresarial.

¿En qué se diferencia el análisis predictivo del análisis de datos y de la inteligencia empresarial (BI)?

El análisis de datos y la inteligencia empresarial (BI) explican principalmente lo que ya ha ocurrido y lo que está ocurriendo ahora. El análisis predictivo estima lo que es probable que ocurra a continuación.

¿Qué datos se necesitan?

Los datos necesarios dependen de las previsiones que se deseen obtener. Para la previsión de la demanda, por ejemplo, se necesitan datos sobre ventas anteriores, estacionalidad, precios y promociones.

¿Cuántos datos históricos se necesitan?

Cuantos más datos históricos tenga el modelo, más fiablemente podrá reconocer patrones. En el caso de las previsiones estacionales, eso suele significar datos correspondientes a varias temporadas completas, aunque otros casos de uso podrían requerir un historial más corto o más largo.

¿Hasta qué punto pueden ser precisos los modelos predictivos?

Los modelos predictivos pueden ofrecer muy buenos resultados, pero estos varían de un proyecto a otro. Todo depende de los datos de que se disponga, de la complejidad de la tarea de predicción y de la estabilidad de las condiciones subyacentes.

¿Se puede integrar el análisis predictivo con los sistemas existentes?

Sí. Como parte de nuestros servicios de análisis predictivo y previsión, integramos modelos predictivos y soluciones analíticas con ERP, CRM, BI, plataformas de datos, sistemas de IoT y otro software empresarial.

¿Cuánto dura la aplicación?

Los plazos dependen del alcance de los servicios de análisis predictivo de datos. Una pequeña PoC puede tardar unas semanas, mientras que una solución lista para producción suele tardar varios meses. Entre los factores que influyen en la duración total se incluyen la preparación de los datos, la complejidad del modelo, el número de integraciones y la cantidad de funciones personalizadas necesarias.

¿Cuánto cuesta una solución de análisis predictivo?

Una pequeña demostración de viabilidad (PoC puede costar entre 10 000 y 20 000 dólares. Una solución personalizada lista para producción suele costar entre 50 000 y 150 000 dólares. En nuestra empresa de software de análisis predictivo, podemos ofrecer un presupuesto más preciso una vez que hayamos definido el caso de uso, la disponibilidad de datos y el alcance previsto de la solución.

¿Cómo se supervisan y actualizan los modelos?

Tras su puesta en marcha, comparamos las predicciones del modelo con los resultados reales para comprobar si sigue funcionando correctamente. Si la precisión empieza a disminuir, actualizamos el modelo con datos más recientes, lo volvemos a probar y, a continuación, lo volvemos a poner en funcionamiento.

¿Qué modelos de colaboración hay disponibles?

Nuestra empresa de consultoría en análisis predictivo ofrece tres modelos principales de colaboración: refuerzo de personal de TI, un equipo dedicado o la ejecución de proyectos de ciclo completo.

¿Cómo se protegen los datos empresariales?

Protegemos los datos de tu empresa mediante cifrado, acceso basado en roles, almacenamiento seguro de datos y conexiones controladas al sistema. Nuestros ingenieros siguen siempre prácticas de desarrollo seguras y comprueban que la solución no presente vulnerabilidades antes de su lanzamiento.

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a contact@innowise.com

¿Qué pasa después?

Una vez recibida y revisada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para analizar en detalle las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad.

Tras examinar sus deseos, necesidades y expectativas, nuestro equipo elaborará una propuesta de proyecto con el alcance del trabajo, el tamaño del equipo, el plazo y los costes estimados.

Concertaremos una reunión con usted para revisar la propuesta y concretar los detalles.

Por último, firmaremos el contrato y empezaremos a trabajar en su proyecto de inmediato.